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AI代理工具调用教程

本教程介绍如何构建具有工具调用功能的AI代理，并集成模型上下文协议（MCP）服务器，适用于开发智能代理与外部工具和服务交互的场景。

  • by Dandilyonn
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 dandilyonn/mcp_tutorial

使用说明

AI代理与工具调用和MCP服务器教程

欢迎阅读这篇关于构建具有工具调用功能的AI代理和集成模型上下文协议（MCP）服务器的综合教程！本教程专为想要学习如何创建可以与外部工具和服务交互的智能代理的学生而设计。

你将学到什么

在本教程结束时，您将能够：

  1. 了解AI代理：学习人工智能代理及其架构的基础知识
  2. 实施工具调用：构建可以调用外部工具和API的代理
  3. 使用MCP服务器：集成模型上下文协议服务器以增强功能
  4. 连接到真实API：通过MCP服务器使用Slack和Google API
  5. 构建一个完整的代理：创建一个可以执行实际任务的功能代理

教程结构

本教程分为几个部分：

第1部分：基础

第2部分：建立你的代理人

第3部分：MCP集成

第4部分：高级功能

先决条件

在开始本教程之前，您应该：

备注：本教程使用模拟MCP服务器实现进行学习。官方MCP服务器仍在开发中。看 MCP服务器状态 了解更多详情。

快速开始

如果你想直接跳进去：

# Clone this repository
git clone <your-repo-url>
cd mcp_tutorial

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Start with Part 1
open docs/part1-foundations.md

项目结构

mcp_tutorial/
├── docs/                    # Tutorial documentation
├── examples/                # Code examples for each part
├── agents/                  # Complete agent implementations
├── configs/                 # Configuration files
├── requirements.txt         # Python dependencies
└── README.md               # This file

贡献

本教程旨在提供教育和协作。请随意：

  • 提交不清楚部分的问题
  • 提出改进建议
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许可证

本教程根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

准备好开始了吗？ 以…开始 第1部分：基础 了解AI代理的基础知识！

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